例子: >>>importnumpyasnp>>>fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression>>>X = np.array([[1,1], [1,2], [2,2], [2,3]])>>># y = 1 * x_0 + 2 * x_1 + 3>>>y = np.dot(X, np.array([1,2])) +3>>>reg =LinearRegression().fit(X, y)>>>reg.score(X, y)1.0>...
import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import preprocessing, svm from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression 步骤2:读取资料集 你可以下载数据集这里。 cd C:\Users\Dev\Desktop\Kaggle\Salinity # Changing the file read location to the l...
说到Linear Regression,许多人的第一反应就是我们初中学过的线性回归方程。其实上,线性回归方程就是当feature为一个时候的特殊情况。和许多机器学习一样,做 Linear Regression 的步骤也是三步: STEP1: CONFIRM A MODEL(function sets) 例如: 对于多对象用户,我们应该考虑每个特征值xj与其权重w乘积之和: 所以我们的L...
SKlearn 包中的 LinearRegression() 方法,不宜从字面理解为线性回归方法, LinearRegression() 仅指基于普通最小二乘法(OLS)的线性回归方法。 sklearn.linear_model.LinearRegression 类是 OLS 线性回归算法的具体实现,官网介绍详见:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegre...
使用python的scikit-learn库实现线性回归代码: # -*- coding: utf-8 -*-""" PROJECT_NAME: Data_Analysis FILE_NAME:LinearRegression AUTHOR: welt E_MAIL: tjlwelt@foxmail.com DATE: 2022/12/23 """importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportr2_scorefromsklearnim...
from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = {'fit_intercept': [True, False], 'normalize': [True, False]} grid_search = GridSearchCV(LinearRegression(), param_grid, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')grid_search.fit(X_train, y_train)best_params = grid_search....
from sklearn import linear_model reg = linear_model.LinearRegression() reg.fit ([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2]) 1. 2. 3. 结果如下: reg.coef_ 1. 结果如下: (5) 特殊情况 然而,最小二乘的系数估计依赖于模型特征项的独立性。当特征项相关,并且设计矩阵X 的列近似线性相...
from sklearn import linear_model 使用skLearn 进行线性回归建模: X = boston_df[['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'TAX','PTRATIO', 'B', 'LSTAT']] y = boston_df['PRICE'] lm = linear_model.LinearRegression() model = lm.fit(X,y) model lm.fit() 函数用...
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn import datasets, linear_model, metrics # 加载波士顿数据集boston = datasets.load_boston(return_X_y=False) # 定义特征矩阵(X)和响应向量(y)X = boston.datay = boston.target # 将X和y分成训练和测试集from sklearn.model_selection impor...
from sklearn.linear_model import LinearRegression # 定义线性回归模型 model = LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=1) """ 参数 --- fit_intercept:是否计算截距。False-模型没有截距 normalize: 当fit_intercept设置为False时,该参数将被忽略。 如果为真,则回归前的...